中秋节快到了，掘金社区一如既往十分贴心的在这种有意义节日里推出了社区周边的礼盒，像之前的端午粽子礼盒，这次推出了中秋月饼礼盒。
机器学习和深度学习发展到了今天，造出的AI已经可以在下棋方面狂虐人类。设计个识别不雅图片的算法也不难实现。
总第71篇 01|背景： 前段时间给人填报志愿，无意间发现这个网站的：http://gkcx.eol.cn/soudaxue/queryschoolgufen.html，这个网站整体不错，会根据生源地、高考分数、和文理科来推荐一些可以报考的学校，但是使用不是很方便，不可以设置多个条件（比如我想把东三省的学校挑出来），只能一个省份一个去点击。再比如我想要录取概率在50%以上的学校，同样也做不到，要是能下载excel中的话可以多条件筛选的，平日里学的爬虫终于派上用场了。 但是在爬取的过程中发现了一个问题
昨天的文章《我用 Python 预测了股票价格》中就提了一嘴，最近爬了一些股票和基金数据。
某游戏站麻将数据逆向，该页面数据在网页源码中无法找到，源码上没有，网页调试是存在数据的，数据是js文件驱动生成，需要JS加密逆向分析，逆向思路和方法知道借鉴和参考，可以说本篇是步步踩坑！
基 本 思 路：1.既然要控制生成的随机数个数countNum，那么可以使用for循环来控制。
在网站分析行业中，网站热图能够很好的反应用户在网站的操作行为，具体分析用户的喜好，对网站进行针对性的优化，一个热图的例子（来源于ptengine）
市面上播放器千千万，比如我们常见的有Video.js、hls.js、点播超级播放器等。其中点播超级播放器是基于 video.js 框架并结合腾讯云点播业务而开发的视频播放器，采用以 HTML5为主，Flash 为辅的播放方式，在浏览器不支持 HTML5的情况下采用 Flash 播放、PC端兼容很好。最近收到客户反馈，在接入使用Web超级播放器时，嵌入到对应页面时出现报错。接下来以腾讯云点播为例，来看下如何解决。
在当今的互联网时代，web开发越来越受到重视，网页能实现的功能也越来多，之前只能在客户端上运行的程序，也逐渐转到网页上，面对成千上万的用户，出现错误的概率也是越来大。项目上线前期的粒度较大的错误我们都会在自测和QA测试中发现，然而上线之后的错误就不是那么好发现。同时移动端的开发也面临着一个问题就是不好调试，所以web开发的错误监控是一个非常有用的措施。前端的错误监控有哪些方法呢。
代码混淆（obfuscation）和代码反混淆（deobfuscation）在爬虫、逆向当中可以说是非常常见的情况了，初学者经常问一个问题，类似 _0x4c9738 的变量名怎么还原？从正常角度来说，这个东西没办法还原，就好比一个人以前的名字叫张三，后来改名叫张四了，除了张四本人和他爸妈，别人根本不知道他以前叫啥，类似 _0x4c9738 的变量名也一样，除了编写原始代码的人知道它原来的名称是啥以外，其他人是没办法知道的。
写在开头 最近的vite比较火，而且发布了2.0版本，vue的作者也是在极力推荐 在之前的文章里面我提到过，vite的缺点在于目前的生态不够webpack成熟，但是只要能弥补这个缺点，便有很大概率能替代目前webpack的大部分市场 全方位对比vite和webpack webpack打包过程 1.识别入口文件 2.通过逐层识别模块依赖。（Commonjs、amd或者es6的import，webpack都会对其进行分析。来获取代码的依赖） 3.webpack做的就是分析代码。转换代码，编译代码，输出代码 4.
在之前的文章里面我提到过，vite的缺点在于目前的生态不够webpack成熟，但是只要能弥补这个缺点，便有很大概率能替代目前webpack的大部分市场
本文由腾讯云+社区自动同步，原文地址 https://stackoverflow.club/article/using_js_download_html_element/
设备指纹、浏览器指纹也是同理根据软硬件信息，设备版本、设备操作系统等差异性从而生成唯一的设备指纹。
欢迎来到专栏《GAN的优化》，这是第二期。在这个专栏中，我们会讲述GAN的相关背景、基本原理、优化等相关理论，尤其是侧重于GAN目标函数的优化。小米粥和有三将带领大家从零学起，深入探究GAN的点点滴滴。
在尝试改进Guess.js的预测模型时，我开始研究深度学习。我主要关注RNN，特别是LSTM，因为它们在Guess.js领域具有不合理的有效性（unreasonable effectiveness）。并且，我开始使用CNN，虽然传统上不那么常用，但也可用于时间序列。CNN通常用于图像分类，识别和检测。
这种跑分图其实还是很有意思的。所以Up自己也想做着玩玩。所以就有了今天这篇文章。 首先先给大家看看最后做完的效果：
李老板：奋飞呀，我遇到一个超级牛掰的App，它请求的时候有个data参数加密，用尽了你介绍的所有的方法，都找不到它是如何加密的。
很多场景需要考虑数据分布的相似度/距离：比如确定一个正态分布是否能够很好的描述一个群体的身高（正态分布生成的样本分布应当与实际的抽样分布接近），或者一个分类算法是否能够很好地区分样本的特征（在两个分类下的数据分布的差异应当比较大）。
以下仅是我对于这个比赛的思考过程，可能是拿高分的技巧，但我并没有因此拿高分，本人算法水平有限大佬勿喷，对文章中的问题欢迎指出。
非同步的技术导致程序不能精准地确定什么时间什么元素完全加载完成，如果实际页面等待时间过长，这将会导致元素不完全，但是代码将会直接使用，所以就会报错。
在 《Vue 3：2020年中状态更新》 的文中曾经提到过尤雨溪希望7月中旬发布RC版(候选版本)，8月初发布3.0正式版。
https://segmentfault.com/a/1190000023479851
在使用Zabbix监控中，发现最新值中有些项对应的值为乱码，其他字段显示正常。检查对应的值，发现应该是中文被显示为乱码。
支持现代浏览器、IE 使用 Babel、Node.js 和 React Native。
文章导读：这篇文章不是为了全面深入的介绍循环神经网络（recurrent neural networks），而是为那些没有任何机器学习（machine learning）背景知识的读者提供一种思路，意在展示艺术家和设计师运用简单的Javascript和p5.js库构造预训练神经网络、进而创作出交互式数字作品的过程。 引言 近年来，对于那些富有创造性的群体来说，机器学习已经成为一种流行的工具。风格迁移（style transfer）、t-sne算法、自编码器（autoencoders）、生成对抗网络（
之前写过一篇关于前端容器化的文章， 静态前端网站容器化。现在看来， 那个方案的可操作性并不高， 而且很弱智。其中实现是需要使用 sed 替换 所有文件 中的占位符。
假设有n个权值，则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为：
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一个线性变换，这可以通过一个表示旋转矩阵 [R ：如果v是一个列向量描述（只有一列的矩阵）的位置在空间中的点，该产品器Rv是列矢量描述旋转后该点的位置。两个变换矩阵的乘积是表示两个变换组成的矩阵。矩阵的另一个应用是线性方程组的解。如果矩阵是方形的，可以通过计算其行列式来推断它的一些性质。例如，当且仅当其行列式不为
在数学中，矩阵是以行和列排列的数字，符号或表达式的矩形阵列，任何矩阵都可以通过相关字段的标量乘以元素。矩阵的主要应用是表示线性变换，即f（x）= 4 x等线性函数的推广。例如，旋转的载体在三维空间是一
小时候的你在游戏中搓着手柄，在现实中是否也会模仿这《拳皇》的动作？用身体控制游戏角色的体感游戏很早就已出现，但需要体感手柄（Wii）或体感摄像头（微软Kinect）配合。而现在，笔记本就能帮你做到这一切！
账号 + 滑块的方式基本搞定大部分堆账号的高并发爬虫，比之前新闻上某个被爬虫 ddos 宕机的网站好上不少
相对熵又叫KL散度，也叫做信息增益，如果我们对于同一个随机变量，有两个单独的概率分布和，我们可以用KL散度来衡量这两个分布的差异。
最近有个Vue项目中会偶尔出现Loading chunk {n} failed的报错，报错来自于webpack进行code spilt之后某些bundle文件lazy loading失败。但是这个问题的根本原因没有被找到，因为这个问题出现的偶然性太高了，而且有的手机上会出现，有的不会，用模拟器不会出现，用真机又会出现，不知道是网络原因还是webpack的bug。在github、stackoverflow等各种地方也找不到原因和解决方案，这是github上关于这个问题的讨论： Loading chunk {n} failed #742，虽然最后还是不了了之，但是大家可以参考一下。
最近在做需求的时候，有个管理端接口需要在调用的时候传递一个无符号的32位整形文件ID，也就是0 ~ 4294967295之间的数字，每次调用接口这个文件ID不能重复。
aHR0cHM6Ly93d3cuZW5kYXRhLmNvbS5jbi9Cb3hPZmZpY2UvQk8vWWVhci9pbmRleC5odG1s
express提供了一个非常好用的函数，叫做express.static()，通过它，我们可以非常方便地创建一个静态资源服务器，例如，通过如下代码就可以将static目录下的图片、CSS文件、JavaScript 文件对外开放访问了:
farmer-motion 是一个非常好用的动画库，当然用来做组件切换和路由切换过渡更不在话下。
CSS攻击手段在我看来，还是有很多种，但是这里就不一一罗列出来了，以防有不法之徒效仿
今天测试忽然在群里发了一个看似非常简单的线上问题，具体是：在后台通过订单编号(orderId)修改订单信息时，修改不成功 ，修改前后的订单数据完全没有发生变化。第一眼看到这个问题的时候，我心想后台实现逻辑并不就是一个updateById更新订单表的操作（简化了其他业务逻辑）吗？难道订单编号(orderId)在代码里给属性赋值赋错了，心想这么低级的错误“同事”应该不会犯吧，于是我就打开ide先去看了看对应方法的处理逻辑，整体更新操作 属性之间的赋值没有问题，难道又是一个”灵异事件“？说罢 我便想着在测试环境能不能复现一下这个bug，功能上线前功能肯定是测试通过的，于是我在测试环境点啊点，在页面上模拟了几十次更新操作也没有发现问题。
现在访问 http://localhost:5000/docs 查看交互式 API 文档（Swagger UI）：
昨晚，DD在微信群里看到有小伙伴说，想去Vue官网看中文文档，不当心把cn写错了位置，结果进入了xx网站...
最近在项目中碰到了app中SSO单点登录使用不当导致的任意用户登录漏洞，渗透过程中碰到不少JS加密处理，SIGN值生成，在与开发的对抗中还是觉得比较有意思，特此记录一下
自己断更很久了，一直忙着复习考研，最近状态不错，第一轮的复习也接近尾声，今天就写篇文章给大家介绍一个关于《权力的游戏》Github项目。
很多人，包括我自己，初看Service Worker多一个Cache Storage的时候，就感觉跟HTTP长缓存没什么区别。 例如大家讲的最多的Service Worker能让网页离线使用，但熟悉HTTP缓存的朋友，会发现，把整站所有资源设置为长缓存（不带校验），也可以实现离线使用。 那么，Service Worker在缓存方面和HTTP缓存比较，有什么好处呢？ 带着这个疑问，我翻阅了一些大神博客 JakeArchibald的《Caching best practices & max-age gotc
我可以很激动地说，我们终于有可能在浏览器中运行人脸识别程序了！在这篇文章中，我会给大家介绍一个基于 TensorFlow.js 核心的 JavaScript 模块，这个模块叫做 face-api.js。为了实现人脸检测、人脸识别以及人脸特征点检测的目的，该模块分别实现了三种类型的卷积神经网络。
全方位对比vite和webpack 一. webpack原理 1. webpack打包过程 1.识别入口文件 2.通过逐层识别模块依赖。（Commonjs、amd或者es6的import，webpack都会对其进行分析。来获取代码的依赖） 3.webpack做的就是分析代码。转换代码，编译代码，输出代码 4.最终形成打包后的代码 2. webpack打包原理 1.先逐级递归识别依赖，构建依赖图谱 2.将代码转化成AST抽象语法树 3.在AST阶段中去处理代码 4.把AST抽象语法树变成浏览器可以识
经作者授权后翻译成中文，原文链接：https://levelup.gitconnected.com/7-vs-code-extensions-that-make-you-want-to-keep-coding-forever-f205e597ae34。
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